本論文では、マルチキャリブレーションという公平性の観点を基に、特性の予測精度を確保する新たな手法、スワップマルチキャリブレーションを提案しています。従来の研究において、マルチキャリブレーションは特定のサブグループに基づいて正しい予測を行うことが求められますが、本研究ではこれは任意の有界仮説クラスに拡張され、効率的なアルゴリズムが開発されています。特定の条件の下で、提案するアルゴリズムは、与えられた特性に対して高い確率でマルチキャリブレーション誤差を達成します。この結果は、前の研究で指摘された未解決の問題に対する明確な回答を提供しており、特に有界な逐次ラデマッハー複雑性を持つ仮説クラスにおける効果を示しています。